Design and simulation of a microgrid system for a university campus in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The thesis presents the design and simulation of a microgrid system for a university community in Nigeria. Firstly, the system sizing and design was done in Homer Pro software where the microgrid system obtained consist of the grid system, 3,726 solar panel of 0.5kW, diesel generator of 1.5MVA and inverter of 500kW installed in an area of 17,696m2 at a cost of ₦295 with a simple payback of 3 years and 5 months at a reduced cost of electricity bill by 88.0% and a reduce CO2 emissions. Due to the high PV size of 1,863kW required by this design, other software such as OpenSolar, PVWatt and REopt was used to design the same system to optimise the PV size. The resulting system design consist of a PV size of 675.2 kW comprising of 96 cell modules each of 500W, with 25 connected in series and 54 in parallel. Also, a utility grid system and a diesel generator set in case of emergency. The system was then simulated in MATLAB/Simulink environment to determine the dynamics of the university microgrid system. Simulated results indicate that the system has acceptable dynamics with changes in the electric load, but the dynamic simulation was extremely slow. To solve these challenges, the reduced order model of the microgrid system was design in MATLAB/Simulink environment to speed up the simulation time. Simulated results indicates that the reduced order model obtained is more than 4 times faster than the original microgrid system of the campus community. Lastly, the monitoring system of the campus microgrid system was designed. Analysis shows that to monitor the dc part of the network, 54 number dc current sensor and a dc voltage sensor would be required and for the ac portion, 9 number ac current sensor and 6 number ac voltage sensor would be required. These sensors are connected to a data logger that is directly connected to a computer system with internet for remote monitoring and control of the microgrid system. Complete details of system design, sizing, dynamic simulation, reduced order model and monitoring are presented and explained in this thesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».